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学術論文誌(査読付)
[1] 西浦 生成, 崔 銀惠, 水野 修, "機械学習による不具合組み合わせ特定への自動分類法の提案と評価," 情報処理学会論文誌, volume 59, number 4, pages 1215-1224, 2018年4月.
[2] 近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠, "深層学習によるソースコードコミットからの不具合混入予測," 情報処理学会論文誌, volume 59, number 4, pages 1250-1261, 2018年4月.
[3] 水野 修, 畑 秀明, "スパムフィルタを用いたFault-proneモジュール検出法の予測精度に関する従来法との比較評価," 電子情報通信学会論文誌D, volume J94-D, number 1, pages 409-412, 2011年1月.
国内会議(査読付)
[1] 池田 海斗, 西浦 生成, 笹倉 万里子, 門田 暁人, "ソフトウェア開発者の信頼度の評価に向けて," 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)論文集, pages 215-216, 2022年11月.
[2] 渡辺 大輝, 西浦 生成, 水野 修, "不具合誘発パラメータ組み合わせ特定三手法の比較評価," ソフトウェア・シンポジウム2018論文集, pages 47-56, 2018年6月.
[3] 西浦 生成, 崔 銀惠, 水野 修, "機械学習による不具合組み合わせ特定への自動分類法の提案と評価," ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017論文集 (SES2017) , pages 25-34, 2017年8月.
[4] 近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠, "深層学習による不具合混入コミットの予測と評価," ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017論文集 (SES2017) , pages 35-44, 2017年8月.
[5] 水野 修, 菊野 亨, 稲垣 勝巳, 高木 徳生, 坂本 啓司, "コスト見積り誤差評価の統計的仮説検定を用いた考察," ソフトウェアシンポジウム'98論文集, pages 77-82, 1998年6月.
研究会・全国大会等
[1] 鈴木 孝太郎, 西浦 生成, 水野 修, "セキュリティ課題の評価を目的としたWebブラウザのコンソールログのマイニング," 第18回ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ, 2025年3月.
[2] 西脇 将樹, 門田 暁人, 笹倉 万里子, 西浦 生成, "データ断片からのソフトウェア開発データ復元の実験評価," 信学技報, volume 121, number 416, pages 60-65, 2022年3月.
[3] 水野 修, 黒田 翔太, 石原 一宏, 山下 大輔, "テキスト分類による不具合予測システムの実装と企業環境での評価," 電子情報通信学会技術報告, number SS2020-17, 電子情報通信学会, 2021年1月.
[4] 森井 亮介, 水野 修, 菊野 亨, "ソースコード中に含まれる不具合トークンをテキスト分類に基づいて推定するツールの試作と評価," 電子情報通信学会技術研究報告, volume 108, number 64, SS2008-4, pages 19-24, 2008年5月.
[5] 八木 隆裕, 水野 修, 菊野 亨, "SPAMフィルタを用いたFault-Proneモジュールの予測 -- 異なるプロジェクトの学習結果を利用した精度評価," ソフトウェア信頼性研究会第4回ワークショップ論文集, pages 35-43, 2007年6月.
[6] 水野 修, 楠本 真二, 菊野 亨, "ソフトウェア開発プロセスの並行実行に対する拡張一般化確率ネットに基づく評価," 電子情報通信学会技術研究報告, volume 97, number 77-78, SS97-9, pages 33-40, 1997年5月.
学位論文
[1] 鈴木 孝太郎, "セキュリティ課題の評価を目的としたWebブラウザのコンソールログのマイニング," 卒業研究報告, 京都工芸繊維大学 情報工学課程, 2025年2月.
[2] 渡辺 大輝, "不具合誘発パラメータ組み合わせ特定三手法の比較評価," 卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学, 2018年2月.
[3] 奥村 祥太, "組み合わせテストによる設定テスト試行環境の作成と評価," 卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学, 2017年2月.
[4] 森 啓太, "深層学習による不具合混入コミットの予測モデルの提案とその評価," 修士学位論文, 京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科, 2017年.
[5] 藤原 剛史, "ベイズ推定による優先度付き組み合わせテストの改良と不具合発見傾向の評価," 修士学位論文, 京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科, 2017年.
[6] 河端 駿也, "開発者ネットワークに基づく開発者評価サービスの試作," 卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学, 2014年2月.
[7] 松村 好剛, "テキストフィルタに基づく不具合検出手法の細粒度リポジトリへの適用と評価," 先端科学技術演習報告書, 京都工芸繊維大学, 2012年2月.
[8] 山田 悠太, "テキスト分類に基づく不具合混入モジュール予測法に対する細粒度学習の適用評価," 卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学, 2011年2月.
受賞
[1] 近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠, "特選論文: 深層学習によるソースコードコミットからの不具合混入予測," 情報処理学会論文誌, volume 59, number 4, pages 1250-1261, 2018年4月.
[2] 近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠, "善吾賞: 深層学習による不具合混入コミットの予測と評価(SES2017発表論文)," NPO法人 ASTER, 2018年3月.
[3] 西浦 生成, 崔 銀惠, 水野 修, "学生奨励賞: 機械学習による不具合組み合わせ特定への自動分類法の提案と評価," ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017 (SES2017), 2017年8月.
[4] 近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠, "最優秀論文賞: 深層学習による不具合混入コミットの予測と評価," ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017 (SES2017), 2017年8月.

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